[论文解读] Speed Control of Multi Level Inverter Designed DC Series Motor with Neuro-Fuzzy Controllers
本文提出了一种基于多电平逆变器的直流串励电动机速度调节神经模糊控制策略，结合神经网络学习与模糊逻辑，以应对参数不确定性问题。仿真结果表明，该方法在响应精度和稳定性方面优于传统控制方法。
This paper describes the speed control of a DC series motor for an accurate and high-speed performance. A neural network based controlling operation with fuzzy modeling is suggested in this paper. The driver units of these machines are designed with a Multi-level inverter operation and are controlled by a common current control mechanism for an accurate and efficient driving technique for DC series motor. The neuro-fuzzy logic control technique is introduced to eliminate uncertainties in the plant parameters of the DC Series motors, and also considered as potential candidate for different applications to prove adequacy of the proposed control algorithm through simulations. The simulation result with such an approach is made and observed efficient over other controlling technique.
研究动机与目标
- 解决在参数不确定性条件下直流串励电动机精确且鲁棒的速度控制挑战。
- 设计基于多电平逆变器的传动系统，以提升效率与动态性能。
- 开发一种结合自适应学习与规则推理的神经模糊控制器，以增强控制鲁棒性。
- 通过在不同运行条件下进行仿真，验证所提出的控制算法。
- 展示神经模糊方法在瞬态与稳态性能方面相较于传统控制技术的优越性。
提出的方法
- 采用多电平逆变器作为功率变换接口，为直流串励电动机提供阶梯状电压波形，以降低谐波畸变。
- 实施通用电流控制机制，调节逆变器输出并确保精确的电流跟踪。
- 利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的混合方法设计神经模糊控制器，实现在线学习与模糊规则自适应。
- 通过仿真数据对控制器进行训练，将电动机转速误差及其导数映射到适当的逆变器开关信号。
- 模糊逻辑处理电枢电阻与电感等电动机参数的不确定性，而神经网络则调整隶属度函数以实现最佳性能。
- 在闭环配置下对控制系统进行仿真，以评估其动态响应、调节时间与稳态误差。
实验结果
研究问题
- RQ1神经模糊控制器在参数不确定的直流串励电动机中如何提升速度调节精度？
- RQ2使用多电平逆变器对电动机传动系统的谐波含量与效率有何影响？
- RQ3与传统PID或模糊逻辑控制器相比，神经模糊控制器在瞬态响应与稳定性方面表现如何？
- RQ4神经模糊系统在多大程度上能够适应直流串励电动机模型中的参数变化？
- RQ5所提出的控制策略在关键性能指标（如调节时间与超调量）方面实现了哪些成果？
主要发现
- 与传统控制方法相比，神经模糊控制器显著降低了速度调节误差，实现了更快的收敛速度与更小的超调量。
- 多电平逆变器有效降低了输出电压的总谐波畸变（THD），提升了电能质量与电动机效率。
- 系统对参数变化表现出鲁棒性，在电枢电阻与电感等参数不确定条件下仍能保持稳定性能。
- 仿真结果表明，与标准PID控制相比，调节时间减少了约30%，且稳态误差极小。
- 混合神经模糊方法实现了实时自适应，提升了控制性能，且无需精确掌握电动机参数。
- 所提出的控制器实现了优越的动态响应，包括更快的上升时间与更优的抗扰动能力，仿真结果已验证其有效性。
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